[论文解读] Reuse It Or Lose It: More Efficient Secure Computation Through Reuse of Encrypted Values

Benjamin Mood, Debayan Gupta+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 9, 2015

Cryptography and Data Security参考文献 35被引用 11

一句话总结

本文提出 PartialGC，一种安全的两方计算系统，通过重用先前混淆电路执行中的加密中间值，大幅降低输入验证开销并实现有状态计算。通过允许加密输出被保存并在后续计算中作为输入重用，PartialGC 相较于以往的外包方案，将计算时间减少高达 96%，带宽减少高达 98%，在移动设备和服务器平台上展现出实际效率，并实现了一个真实世界的隐私保护好友查找应用。

ABSTRACT

Two-party secure function evaluation (SFE) has become significantly more feasible, even on resource-constrained devices, because of advances in server-aided computation systems. However, there are still bottlenecks, particularly in the input validation stage of a computation. Moreover, SFE research has not yet devoted sufficient attention to the important problem of retaining state after a computation has been performed so that expensive processing does not have to be repeated if a similar computation is done again. This paper presents PartialGC, an SFE system that allows the reuse of encrypted values generated during a garbled-circuit computation. We show that using PartialGC can reduce computation time by as much as 96% and bandwidth by as much as 98% in comparison with previous outsourcing schemes for secure computation. We demonstrate the feasibility of our approach with two sets of experiments, one in which the garbled circuit is evaluated on a mobile device and one in which it is evaluated on a server. We also use PartialGC to build a privacy-preserving "friend finder" application for Android. The reuse of previous inputs to allow stateful evaluation represents a new way of looking at SFE and further reduces computational barriers.

研究动机与目标

• 为解决安全函数评估（SFE）中的性能瓶颈，特别是移动设备和资源受限环境下的高输入验证成本。
• 通过允许先前执行中的加密中间值作为输入在新计算中重用，实现有状态安全计算。
• 降低重复 SFE 执行的计算与通信开销，尤其适用于增量式或交互式应用（如基于位置的服务）。
• 设计并实现一种实用、高效且安全的可重用混淆电路协议，支持在剪切与选择混淆电路中的交互式 I/O。
• 通过在移动设备和服务器上的实现，以及构建一个真实世界的隐私保护应用（好友查找），验证其可行性。

提出的方法

• 该系统采用三方模型：生成者、评估者和云服务器，其中云服务器负责存储并重用先前执行中的加密中间线路值。
• PartialGC 将一个混淆电路执行中的加密输出线路值作为新电路的输入线路值重用，从而无需从头开始重新加密或重新验证输入。
• 采用 Shelat 和 Shen（sS13）提出的改进输入验证技术，并引入部分输入门检查机制，以在重用过程中降低密码学开销。
• 该协议支持半诚实和恶意安全模型，假设评估者与云服务器之间无合谋行为。
• 通过将大型计算分解为更小的、有状态的计算单元，并在执行间保留中间结果，实现交互式 I/O。
• 开发了定制编译器与运行时系统以支持该协议，并通过细致的单元测试确保正确性与一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以安全且高效地将一个混淆电路执行中的加密中间值重用为新执行的输入，而无需重新加密或完全重新验证？
• RQ2 通过值重用与优化的一致性检查，输入验证开销——在以往 SFE 系统中被认定为主要瓶颈——能降低到何种程度？
• RQ3 在剪切与选择混淆电路模型中，能否实际实现有状态安全计算，从而支持增量式或交互式隐私保护应用？
• RQ4 与标准 SFE 外包方案相比，通过重用加密值能实现多大程度的性能提升（在计算时间和带宽方面）？
• RQ5 所提出的方案是否足够高效且可行，可实现在移动设备和生产规模系统中的实际部署？

主要发现

• 与 CMTB 外包方案相比，PartialGC 将计算时间减少高达 96%，带宽减少高达 98%，显著提升了重复 SFE 执行的效率。
• 通过重用加密中间值，系统实现了有状态评估，使多个计算可跨执行进行摊销，无需重新处理输入。
• 该协议支持半诚实和恶意安全模型，且在评估者与云服务器无合谋的假设下，安全性质得以保持。
• 性能评估表明，PartialGC 在移动设备和服务器上均具有实际效率，且在真实工作负载中表现出可测量的性能提升。
• 该系统的实现使一个功能完整的隐私保护好友查找应用在 Android 平台上得以开发，证明了其在真实世界中的可行性。
• 该系统是首个在剪切与选择混淆电路中支持交互式 I/O 的实用协议，允许中间结果被暴露并在后续计算步骤中使用。